網路爬蟲需要什麼庫

Ⅰ python爬蟲用什麼庫

以下是爬蟲經常用到的庫

請求庫

1. requests

requests庫應該是現在做爬蟲最火最實用的庫了，非常的人性化。有關於它的使用我之前也寫過一篇文章 一起看看Python之Requests庫 ，大家可以去看一下。

2.urllib3

urllib3是一個非常強大的http請求庫，提供一系列的操作URL的功能。

3.selenium

自動化測試工具。一個調用瀏覽器的 driver，通過這個庫你可以直接調用瀏覽器完成某些操作，比如輸入驗證碼。

對於這個庫並非只是Python才能用，像JAVA、Python、C#等都能夠使用selenium這個庫

4.aiohttp

基於 asyncio 實現的 HTTP 框架。非同步操作藉助於 async/await 關鍵字，使用非同步庫進行數據抓取，可以大大提高效率。

這個屬於進階爬蟲時候必須掌握的非同步庫。有關於aiohttp的詳細操作，可以去官方文檔：https://aiohttp.readthedocs.io/en/stable/

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解析庫

1、beautifulsoup

html 和 XML 的解析,從網頁中提取信息，同時擁有強大的API和多樣解析方式。一個我經常使用的解析庫，對於html的解析是非常的好用。對於寫爬蟲的人來說這也是必須掌握的庫。

2、lxml

支持HTML和XML的解析，支持XPath解析方式，而且解析效率非常高。

3、pyquery

jQuery 的 Python 實現，能夠以 jQuery 的語法來操作解析 HTML 文檔，易用性和解析速度都很好。

數據存儲

1、pymysql

官方文檔：https://pymysql.readthedocs.io/en/latest/

一個純 Python 實現的 MySQL 客戶端操作庫。非常的實用、非常的簡單。

2、pymongo

官方文檔：https://api.mongodb.com/python/

顧名思義，一個用於直接連接 mongodb 資料庫進行查詢操作的庫。

3、redismp

redis-mp是將redis和json互轉的工具；redis-mp是基於ruby開發，需要ruby環境，而且新版本的redis-mp要求2.2.2以上的ruby版本，centos中yum只能安裝2.0版本的ruby。需要先安裝ruby的管理工具rvm安裝高版本的ruby。

Ⅱ Python什麼爬蟲庫好用

請求庫：
1. requests 這個庫是爬蟲最常用的一個庫
2. Selenium Selenium 是一個自動化測試工具，利用它我們可以驅動瀏覽器執行特定的動作，如點擊、下拉等操作 對於一些用JS做誼染的頁面來說，這種抓取方式是非常有效的。
3.ChomeDrive 安裝了這個庫，才能驅動Chrome瀏覽器完成相應的操作
4.GeckoDriver 使用W3C WebDriver兼容客戶端與基於Gecko的瀏覽器進行交互的代理。
5.PhantomJS PhantomJS 是一個無界面 、可腳本編程的 WebKit 瀏覽器引擎，它原生支持多種Web標准：Dom操作，css選擇器，json，Canvas以及SVG。
6.aiohttp 之前接收requests庫是一個阻塞式HTTP請求庫，當我們發送一個請求後。程序會一直等待伺服器響應，直到伺服器響應後，程序才會最下一步處理。其實，這個過程比較耗時間。如果程序可以在等待的過程中做一些其他的事情，如進行請求的調度，響應的處理等，那麼爬蟲的效率就會比之前的那種方式有很大的提升。 而aiohttp就是這樣一個提供非同步web服務的庫。使用說這個庫用起來還是相當方便的。
解析庫：
1.lxml lxml是python的一個解析庫，這個庫支持HTML和xml的解析，支持XPath的解析方式，而且效率也是非常高的，深受廣大程序員的熱愛
2.Beautiful Soup Beautiful Soup也是python里一個HTML或XMl的解析庫，它可以很方便的懂網頁中提取數據，擁有強大的API和多種解析方式。
3.pyquery 同樣是一個強大的網頁解析工具，它提供了和 jQuery 類似的語法來解析HTML 文梢，

資料庫：
1.mysql 資料庫
2.MongoDB Mo goDB 是由 ＋＋語言編寫的非關系型資料庫， 是一個基於分布式文件存儲的開源資料庫系統內容存儲形式類似 JSON 對象，它的欄位值可以包含其他文檔、數組及文檔數組，非常靈活
3.Redis 是一個基於 存的高效的非關系型資料庫，

存儲庫：
1.PyMySOL
2.PyMongo
3.redis-py
4.RedisDump

web庫：
1.Flask 是一個輕量級的Web服務程序，它簡單，易用，靈活
2.Tornado 是一個支持非同步的Web框架，通過使用非阻塞I/O流，可以支持成千上萬的開放式連接。

Ⅲ 爬蟲為什麼不用java要用 Python

這個問題蠻有意思的。
簡單的發表一些個人 淺見哈。
1、Java實現網路爬蟲的代碼要比Python多很多，而且實現相對復雜一些。
2、Java對於爬蟲的相關庫也有，但是沒有Python那麼多。
不過就爬蟲的效果來看，Java和Python都能做到，只不過工程量不同，實現的方式也有所差異。
更多的優劣期待大佬們不吝賜教。
推薦教程： 《Python教程》以上就是小編分享的關於爬蟲為什麼不用java要用 Python的詳細內容希望對大家有所幫助，更多有關python教程請關注環球青藤其它相關文章！

Ⅳ python爬蟲需要學什麼模塊和框架

最好用的python爬蟲框架

①Scrapy：是一個為了爬取網站數據，提取結構性數據而編寫的應用框架。可以應用在包括數據挖掘，信息處理或存儲歷史數據等一系列的程序中;用這個框架可以輕松爬下來如亞馬遜商品信息之類的數據。

②PySpider：是一個用python實現的功能強大的網路爬蟲系統，能在瀏覽器界面上進行腳本的編寫，功能的調度和爬取結果的實時查看，後端使用常用的資料庫進行爬取結果的存儲，還能定時設置任務與任務優先順序等。

③Crawley：可以高速爬取對應網站的內容，支持關系和非關系資料庫，數據可以導出為JSON、XML等。

④Portia：是一個開源可視化爬蟲工具，可讓您在不需要任何編程知識的情況下爬取網站，簡單地注釋您感興趣的頁面，Portia將創建一個蜘蛛來從類似的頁面提取數據。

⑤Newspaper：可以用來提取新聞、文章和內容分析，使用多線程，支持10多種語言等。

⑥Beautiful Soup：是一個可以從HTML或XML文件中提取數據的python庫，它能夠通過你喜歡的轉換器實現慣用的文檔導航、查找、修改文檔的方式，會幫你節省數小時甚至數天的工作時間。

Ⅳ 爬蟲數據用什麼資料庫儲存最合適

• txt文件

• MySQL資料庫:

• xlwt表

• MongoDB資料庫

這幾種都可以用來存儲爬蟲數據

Ⅵ python3爬蟲 需要什麼庫

一般用到urllib.request，urllib.parse，http.cookiejar, re和BeautifulSoup等模塊，視要爬的數據，網頁來定，最基本的用到urllib.request和re就可以了，讀取網頁html，再用re的正則匹配，在深入就要用到其他模塊了，當然還有許多其他的好模塊，暫時列幾個常用的

Ⅶ 爬蟲框架都有什麼

主流爬蟲框架通常由以下部分組成：

1.種子URL庫：URL用於定位互聯網中的各類資源，如最常見的網頁鏈接，還有常見的文件資源、流媒體資源等。種子URL庫作為網路爬蟲的入口，標識出爬蟲應該從何處開始運行，指明了數據來源。

2.數據下載器：針對不同的數據種類，需要不同的下載方式。主流爬蟲框架通暢提供多種數據下載器，用來下載不同的資源，如靜態網頁下載器、動態網頁下載器、FTP下載器等。

3.過濾器：對於已經爬取的URL，智能的爬蟲需要對其進行過濾，以提高爬蟲的整體效率。常用的過濾器有基於集合的過濾器、基於布隆過濾的過濾器等。

4.流程調度器：合理的調度爬取流程，也可以提高爬蟲的整體效率。在流程調度器中，通常提供深度優先爬取、廣度優先爬取、訂制爬取等爬取策略。同時提供單線程、多線程等多種爬取方式。

Ⅷ 網路爬蟲的存儲方法――資料庫，有什麼作用

可以用來保存採集到的數據啊。
簡單來講，爬蟲就是一個探測機器，它的基本操作就是模擬人的行為去各個網站溜達，點點按鈕，查查數據，或者把看到的信息背回來。就像一隻蟲子在一幢樓里不知疲倦地爬來爬去。

Ⅸ 用python寫網路爬蟲需要安裝request庫嗎

不一定，也可以用自帶的urllib
自己曾經測了下運行時間，在解析大一點的json上，requests比url好像要快很多，建議兩個都接觸，具體用哪個，分別相應情境下的時間

Ⅹ 如何用Python爬蟲抓取網頁內容

爬蟲流程
其實把網路爬蟲抽象開來看，它無外乎包含如下幾個步驟
模擬請求網頁。模擬瀏覽器，打開目標網站。
獲取數據。打開網站之後，就可以自動化的獲取我們所需要的網站數據。
保存數據。拿到數據之後，需要持久化到本地文件或者資料庫等存儲設備中。
那麼我們該如何使用 Python 來編寫自己的爬蟲程序呢，在這里我要重點介紹一個 Python 庫：Requests。
Requests 使用
Requests 庫是 Python 中發起 HTTP 請求的庫，使用非常方便簡單。
模擬發送 HTTP 請求
發送 GET 請求
當我們用瀏覽器打開豆瓣首頁時，其實發送的最原始的請求就是 GET 請求
import requests
res = requests.get('http://www.douban.com')
print(res)
print(type(res))
>>>
<Response [200]>
<class 'requests.models.Response'>